本篇內(nèi)容主要講解“HBase的安裝和使用方法”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“HBase的安裝和使用方法”吧!
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Hbase是一個分布式數(shù)據(jù)庫,可以提供數(shù)據(jù)的實時隨機(jī)讀寫。
Hbase與MySQL、oralce、db2、sqlserver等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不同，它是一個NOSQL數(shù)據(jù)庫（非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）,并且有如下特點：
Hbase的表模型與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的表模型不同：
Hbase的表沒有固定的字段定義；
Hbase的表中每行存儲的都是一些key-value對
Hbase的表中有列族的劃分，用戶可以指定將哪些kv插入哪個列族
Hbase的表在物理存儲上，是按照列族來分割的，不同列族的數(shù)據(jù)一定存儲在不同的文件中
Hbase的表中的每一行都固定有一個行鍵，而且每一行的行鍵在表中不能重復(fù)
Hbase中的數(shù)據(jù)，包含行鍵，包含key，包含value，都是byte[ ]類型，hbase不負(fù)責(zé)為用戶維護(hù)數(shù)據(jù)類型
Hbase對事務(wù)的支持很差
HBASE相比于其他NoSql數(shù)據(jù)庫(MongoDB、redis、cassendra、hazelcast)的特點： 因為Hbase的表數(shù)據(jù)存儲在HDFS文件系統(tǒng)中,所以存儲容量可以線性擴(kuò)展； 數(shù)據(jù)存儲的安全性可靠性極高！
| rowkey:行鍵 | base_info | extra_info |
|---|---|---|
| 001 | name:zs,age:22,sex:male | hobbiy:read,addr:beijing |
| 002 | name:laowang,sex:male |
hbase的表模型跟mysql之類的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的表模型差別巨大
hbase的表模型中有：行的概念；但沒有字段的概念
行中存的都是key-value對，每行中的key-value對中的key可以是各種各樣的。
hbase表模型的要點
一個表，有表名
一個表可以分為多個列族（不同列族的數(shù)據(jù)會存儲在不同文件中）
表中的每一行有一個“行鍵rowkey”，而且行鍵在表中不能重復(fù)
表中的每一對key-value叫做一個cell
hbase可以對數(shù)據(jù)存儲多個歷史版本（歷史版本數(shù)量可配置），默認(rèn)取最新的版本
整張表由于數(shù)據(jù)量過大，會被橫向切分成若干個region（用rowkey范圍標(biāo)識），不同region的數(shù)據(jù)也存儲在不同文件中
hbase會對插入的數(shù)據(jù)按順序存儲：
首先會按行鍵排序
同一行里面的kv會按列族排序，再按k排序
hbase的表數(shù)據(jù)類型：
hbase中只支持byte[] ,此處的byte[] 包括了： rowkey,key,value,列族名,表名。 表劃分為不同的region。
[圖片上傳失敗...(image-ec30fc-1561887883664)]
Hbase分布式系統(tǒng)包含兩個角色
管理角色：HMaster(一般2臺，一臺active，一臺standby）
數(shù)據(jù)節(jié)點角色：HRegionServer（多臺，和datanode在一起）
Hbase不做數(shù)據(jù)處理的話，不需要yarn，yarn是復(fù)制Mapreduce計算的，Hbase只是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理
首先，要有一個HDFS集群，并正常運行； Hbase的regionserver應(yīng)該跟hdfs中的datanode在一起 其次，還需要一個zookeeper集群，并正常運行,所以安裝Hbase要先安裝zookeeper，zookeeper前面已經(jīng)安裝過了。 然后，安裝Hbase
各個節(jié)點角色分配如下：
| 節(jié)點 | 安裝的服務(wù) |
|---|---|
| Master | namenode datanode regionserver hmaster zookeeper |
| Slave01 | datanode regionserver zookeeper |
| Slave02 | datanode regionserver zookeeper |
解壓hbase安裝包 hbase-2.0.5-bin.tar.gz
修改hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/bigdata/java/jdk1.8.0_211 # 不啟動hbase自帶的zookeeper,我們自己已經(jīng)裝了 export HBASE_MANAGES_ZK=false
修改hbase-site.xml
hbase.rootdir hdfs://Master:9000/hbase hbase.cluster.distributed true hbase.zookeeper.quorum Master:2181,Slave01:2181,Slave02:2181
修改 regionservers
Master Slave01 Slave02
修改完成后，將安裝文件夾放到三個節(jié)點的/usr/local/bigdata/目錄下
先檢查hdfs和zookeeper是否正常啟動， Master：
hadoop@Master:~$ jps 4918 DataNode 2744 QuorumPeerMain 4748 NameNode 9949 Jps 5167 SecondaryNameNode hadoop@Master:~$ /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower
Slave01:
hadoop@Slave1:~$ jps 3235 QuorumPeerMain 3779 DataNode 5546 Jps hadoop@Slave1:~$ /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg Mode: leader
Slave02:
hadoop@Slave2:~$ jps 11958 DataNode 13656 Jps 11390 QuorumPeerMain hadoop@Slave2:~$ /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower
然后執(zhí)行start-hbase.sh
$ bin/start-hbase.sh
上面的命令會啟動配置文件regionserver里添加的所有機(jī)器，如果想手動啟動其中一臺可以用：
$ bin/hbase-daemon.sh start regionserver
啟動完成后在Master上會啟動HRegionServer和HMaster兩個服務(wù)，Slave01和Slave02會啟動HMaster服務(wù)。
高可用Hbase集群應(yīng)配置兩臺master一臺處于active狀態(tài)一臺處于standby狀態(tài)，用于監(jiān)聽regionserver
可以再從另外兩條機(jī)器中再啟動一個HRegionServer服務(wù)。
$ bin/hbase-daemon.sh start master
新啟的這個master會處于backup狀態(tài)
使用命令hbase shell
bin/hbase shell Hbase> list // 查看表 Hbase> status // 查看集群狀態(tài) Hbase> version // 查看集群版本
ERROR: org.apache.hadoop.hbase.ipc.ServerNotRunningYetException: Server is not running yet at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.checkServiceStarted(HMaster.java:2932) at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.isMasterRunning(MasterRpcServices.java:1084) at org.apache.hadoop.hbase.shaded.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:413) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:130) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:324) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:304)
$ hdfs dfsadmin -safemode leave
create 't_user_info','base_info','extra_info' 表名 列族名 列族名
hbase(main):011:0> put 't_user_info','001','base_info:username','zhangsan' 0 row(s) in 0.2420 seconds hbase(main):012:0> put 't_user_info','001','base_info:age','18' 0 row(s) in 0.0140 seconds hbase(main):013:0> put 't_user_info','001','base_info:sex','female' 0 row(s) in 0.0070 seconds hbase(main):014:0> put 't_user_info','001','extra_info:career','it' 0 row(s) in 0.0090 seconds hbase(main):015:0> put 't_user_info','002','extra_info:career','actoress' 0 row(s) in 0.0090 seconds hbase(main):016:0> put 't_user_info','002','base_info:username','liuyifei' 0 row(s) in 0.0060 seconds
hbase(main):017:0> scan 't_user_info' ROW COLUMN+CELL 001 column=base_info:age, timestamp=1496567924507, value=18 001 column=base_info:sex, timestamp=1496567934669, value=female 001 column=base_info:username, timestamp=1496567889554, value=zhangsan 001 column=extra_info:career, timestamp=1496567963992, value=it 002 column=base_info:username, timestamp=1496568034187, value=liuyifei 002 column=extra_info:career, timestamp=1496568008631, value=actoress 2 row(s) in 0.0420 seconds
hbase(main):020:0> get 't_user_info','001' COLUMN CELL base_info:age timestamp=1496568160192, value=19 base_info:sex timestamp=1496567934669, value=female base_info:username timestamp=1496567889554, value=zhangsan extra_info:career timestamp=1496567963992, value=it 4 row(s) in 0.0770 seconds
hbase(main):021:0> delete 't_user_info','001','base_info:sex' 0 row(s) in 0.0390 seconds 刪除整行數(shù)據(jù)： hbase(main):024:0> deleteall 't_user_info','001' 0 row(s) in 0.0090 seconds hbase(main):025:0> get 't_user_info','001' COLUMN CELL 0 row(s) in 0.0110 seconds 3.4.1.6. 刪除整個表： hbase(main):028:0> disable 't_user_info' 0 row(s) in 2.3640 seconds hbase(main):029:0> drop 't_user_info' 0 row(s) in 1.2950 seconds hbase(main):030:0> list TABLE 0 row(s) in 0.0130 seconds => []
插入到hbase中去的數(shù)據(jù)，hbase會自動排序存儲： 排序規(guī)則： 首先看行鍵，然后看列族名，然后看列（key）名； 按字典順序
Hbase的這個特性跟查詢效率有極大的關(guān)系
比如：一張用來存儲用戶信息的表，有名字，戶籍，年齡，職業(yè)....等信息 然后，在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中經(jīng)常需要： 查詢某個省的所有用戶 經(jīng)常需要查詢某個省的指定姓的所有用戶
思路：如果能將相同省的用戶在hbase的存儲文件中連續(xù)存儲，并且能將相同省中相同姓的用戶連續(xù)存儲，那么，上述兩個查詢需求的效率就會提高?。?！
做法：將查詢條件拼到rowkey內(nèi)
代碼流程：
創(chuàng)建一個連接：Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
拿到一個DDL操作器：表管理器：adminAdmin admin = conn.getAdmin();
用表管理器的api去建表、刪表、修改表定義：admin.createTable(HTableDescriptor descriptor);
重慶分公司
重慶分公司
@Before
public void getConn() throws Exception{
// 構(gòu)建一個連接對象
Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 會自動加載hbase-site.xml
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.233.200:2181,192.168.233.201:2181,192.168.233.202:2181");
conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
}
/**
* DDL
* @throws Exception
*/
@Test
public void testCreateTable() throws Exception{
// 從連接中構(gòu)造一個DDL操作器
Admin admin = conn.getAdmin();
// 創(chuàng)建一個表定義描述對象
HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));
// 創(chuàng)建列族定義描述對象
HColumnDescriptor hColumnDescriptor_1 = new HColumnDescriptor("base_info");
hColumnDescriptor_1.setMaxVersions(3); // 設(shè)置該列族中存儲數(shù)據(jù)的最大版本數(shù),默認(rèn)是1
HColumnDescriptor hColumnDescriptor_2 = new HColumnDescriptor("extra_info");
// 將列族定義信息對象放入表定義對象中
hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor_1);
hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor_2);
// 用ddl操作器對象：admin 來建表
admin.createTable(hTableDescriptor);
// 關(guān)閉連接
admin.close();
conn.close();
}
/**
* 刪除表
* @throws Exception
*/
@Test
public void testDropTable() throws Exception{
Admin admin = conn.getAdmin();
// 停用表
admin.disableTable(TableName.valueOf("user_info"));
// 刪除表
admin.deleteTable(TableName.valueOf("user_info"));
admin.close();
conn.close();
}
// 修改表定義--添加一個列族
@Test
public void testAlterTable() throws Exception{
Admin admin = conn.getAdmin();
// 取出舊的表定義信息
HTableDescriptor tableDescriptor = admin.getTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));
// 新構(gòu)造一個列族定義
HColumnDescriptor hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor("other_info");
hColumnDescriptor.setBloomFilterType(BloomType.ROWCOL); // 設(shè)置該列族的布隆過濾器類型
// 將列族定義添加到表定義對象中
tableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor);
// 將修改過的表定義交給admin去提交
admin.modifyTable(TableName.valueOf("user_info"), tableDescriptor);
admin.close();
conn.close();
}HBase的增刪改查
Connection conn = null;
@Before
public void getConn() throws Exception{
// 構(gòu)建一個連接對象
Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 會自動加載hbase-site.xml
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "Master:2181,Slave01:2181,Slave02:2181");
conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
}
/**
* 增
* 改:put來覆蓋
* @throws Exception
*/
@Test
public void testPut() throws Exception{
// 獲取一個操作指定表的table對象,進(jìn)行DML操作
Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
// 構(gòu)造要插入的數(shù)據(jù)為一個Put類型(一個put對象只能對應(yīng)一個rowkey)的對象
Put put = new Put(Bytes.toBytes("001"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("張三"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("18"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("北京"));
Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("002"));
put2.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("李四"));
put2.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("28"));
put2.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("上海"));
ArrayList puts = new ArrayList<>();
puts.add(put);
puts.add(put2);
// 插進(jìn)去
table.put(puts);
table.close();
conn.close();
}
/**
* 循環(huán)插入大量數(shù)據(jù)
* @throws Exception
*/
@Test
public void testManyPuts() throws Exception{
Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
ArrayList puts = new ArrayList<>();
for(int i=0;i<100000;i++){
Put put = new Put(Bytes.toBytes(""+i));
put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("張三"+i));
put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes((18+i)+""));
put.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("北京"));
puts.add(put);
}
table.put(puts);
}
/**
* 刪
* @throws Exception
*/
@Test
public void testDelete() throws Exception{
Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
// 構(gòu)造一個對象封裝要刪除的數(shù)據(jù)信息
Delete delete1 = new Delete(Bytes.toBytes("001"));
Delete delete2 = new Delete(Bytes.toBytes("002"));
delete2.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"));
ArrayList dels = new ArrayList<>();
dels.add(delete1);
dels.add(delete2);
table.delete(dels);
table.close();
conn.close();
}
/**
* 查
* @throws Exception
*/
@Test
public void testGet() throws Exception{
Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
Get get = new Get("002".getBytes());
Result result = table.get(get);
// 從結(jié)果中取用戶指定的某個key的value
byte[] value = result.getValue("base_info".getBytes(), "age".getBytes());
System.out.println(new String(value));
System.out.println("-------------------------");
// 遍歷整行結(jié)果中的所有kv單元格
CellScanner cellScanner = result.cellScanner();
while(cellScanner.advance()){
Cell cell = cellScanner.current();
byte[] rowArray = cell.getRowArray(); //本kv所屬的行鍵的字節(jié)數(shù)組
byte[] familyArray = cell.getFamilyArray(); //列族名的字節(jié)數(shù)組
byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray(); //列名的字節(jié)數(shù)據(jù)
byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的字節(jié)數(shù)組
System.out.println("行鍵: "+new String(rowArray,cell.getRowOffset(),cell.getRowLength()));
System.out.println("列族名: "+new String(familyArray,cell.getFamilyOffset(),cell.getFamilyLength()));
System.out.println("列名: "+new String(qualifierArray,cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength()));
System.out.println("value: "+new String(valueArray,cell.getValueOffset(),cell.getValueLength()));
}
table.close();
conn.close();
}
/**
* 按行鍵范圍查詢數(shù)據(jù)
* @throws Exception
*/
@Test
public void testScan() throws Exception{
Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
// 包含起始行鍵，不包含結(jié)束行鍵,但是如果真的想查詢出末尾的那個行鍵，那么，可以在末尾行鍵上拼接一個不可見的字節(jié)（\000）
Scan scan = new Scan("10".getBytes(), "10000\001".getBytes());
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
Iterator iterator = scanner.iterator();
while(iterator.hasNext()){
Result result = iterator.next();
// 遍歷整行結(jié)果中的所有kv單元格
CellScanner cellScanner = result.cellScanner();
while(cellScanner.advance()){
Cell cell = cellScanner.current();
byte[] rowArray = cell.getRowArray(); //本kv所屬的行鍵的字節(jié)數(shù)組
byte[] familyArray = cell.getFamilyArray(); //列族名的字節(jié)數(shù)組
byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray(); //列名的字節(jié)數(shù)據(jù)
byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的字節(jié)數(shù)組
System.out.println("行鍵: "+new String(rowArray,cell.getRowOffset(),cell.getRowLength()));
System.out.println("列族名: "+new String(familyArray,cell.getFamilyOffset(),cell.getFamilyLength()));
System.out.println("列名: "+new String(qualifierArray,cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength()));
System.out.println("value: "+new String(valueArray,cell.getValueOffset(),cell.getValueLength()));
}
System.out.println("----------------------");
}
}
@Test
public void test(){
String a = "000";
String b = "000\0";
System.out.println(a);
System.out.println(b);
byte[] bytes = a.getBytes();
byte[] bytes2 = b.getBytes();
System.out.println("");
}
到此，相信大家對“HBase的安裝和使用方法”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！
